## TREN MARKETPLACE BERDASARKAN KLASIFIKASI ULASAN PELANGGAN MENGGUNAKAN PERBANDINGAN KERNEL
SUPPORT VECTOR MACHINE
Dwi Latifah Rianti 1 , Yuyun Umaidah 2 , Apriade Voutama 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1, 2, 3 dwi.latifah17001@student.unsika.ac.id 1 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 2 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 3
Submitted June 24, 2021; Revised June 24, 2021; Accepted August 1, 2021

## Abstrak
Saat  ini  banyak  masyarakat  Indonesia  yang  gemar  melakukan  transaksi  perdagangan  secara online . Akan  tetapi  sejumlah  pelaku  bisnis  kesulitan  untuk  memilih marketplace untuk  memasarkan produknya.  Salah  satu  penyebabnya  karena  mereka  jarang  memperhatikan  tren marketplace yang sedang diperbincangkan konsumen. Oleh karena itu, menganalisis tren di media sosial seperti Twitter, menjadi sangat penting bagi para pebisnis untuk memahami pola kecenderungan konsumen terhadap jasa  atau  produknya.  Maka  tujuan  penelitian  ini  yaitu  membuat  model  yang  dapat  menganalisis  tren marketplace berdasarkan  klasifikasi  ulasan  pelanggan  di  Twitter  menggunakan  algoritme  SVM. Kernel  yang  digunakan  yaitu linear ,  RBF, sigmoid ,  dan polynomial dengan  optimasi  parameter menggunakan grid  search .  Metodologi  yang  digunakan  yaitu KDD.  Hasil  evaluasi  model  klasifikasi terbaik  yaitu  kernel sigmoid dengan  nilai accuracy 92%, precision 92%, recall 92%,  dan  F1 score 92% serta parameter C=100, γ=0.01, dan r=1. Hasil tren marketplace berdasarkan  persentase  ulasan positif tertinggi adalah Tokopedia, Shopee, dan yang terakhir Bukalapak.
Kata Kunci : Kernel SVM, Klasifikasi, Marketplace , Support Vector Machine

## Abstract
Currently, many Indonesian people like to conduct online trading transactions. However, a number of business people find it difficult to choose a marketplace to market their products. One of the reasons is because they rarely pay attention to the marketplace trends that consumers are discussing. Therefore, analyzing  trends  on  social  media  such  as  Twitter,  it  becomes  very  important  for  business  people  to understand the pattern of consumer tendencies towards their services or products. So the purpose of this  study  is  to  create  a  model  that  can  analyze  marketplace  trends  based  on  the  classification  of customer reviews on Twitter using the SVM algorithm. The kernels used are linear, RBF, sigmoid, and polynomial with parameter optimization using grid search. The methodology used is KDD. The results of  the  evaluation  of  the  best  classification  model  are  the  sigmoid  kernel  with  92%  accuracy,  92% precision,  92%  recall,  and  92%  F1  score  and  parameters  C=100,  =0.01,  and  r=1.  Market  trend results  based  on  the  highest  percentage  of  positive  reviews  are  Tokopedia,  Shopee,  and  lastly Bukalapak.
Key Words : Classification, Marketplace, Support Vector Machine, SVM Kernel

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  banyak  pelaku  bisnis  dan masyarakat Indonesia yang gemar melakukan  transaksi  perdagangan  secara online melalui e-commerce .  Hal  ini dikarenakan  berbagai  kelebihan  yang, salah  satunya  yaitu  wilayah  dan  waktu yang  tidak  terbatas  [1].  Fenomena  ini
didukung  dengan  data  dari We  Are  Social pada situs teknoia.com, yang menunjukkan bahwa persentase pengguna e-commerce di Indonesia  menduduki  peringkat  pertama dibandingkan  beberapa  negara  di  dunia dengan  persentase  mencapai  88%  pada tahun 2020 [2].
Gambar  1  merupakan  grafik  data  dari iPrice  mengenai  rata-rata  pengguna  yang mengunjungi beberapa website e- commerce Indonesia  setiap  bulannya  di kuartal III tahun 2020 [3].
Sumber: databoks.katadata.co.id, 2020
Gambar 1. Rata-rata Kunjungan Web
E-commerce (Kuartal III-2020)
Dapat  dilihat  pada  Gambar  1  bahwa  tiga urutan  kunjungan  pengguna  terbanyak diraih  oleh  jenis e-commerce  marketplace , yaitu  Shopee  dengan  96,5  juta,  Tokopedia 85  juta,  dan  Bukalapak  urutan  ketiga dengan 31,4 juta pengunjung.
Berdasarkan  hasil  pengamatan,  sejumlah pelaku  bisnis  kesulitan  untuk  memilih marketplace yang akan mereka pilih untuk memasarkan produknya. Salah satu penyebabnya karena mereka jarang memperhatikan  tren marketplace yang sedang diperbincangkan konsumen.
Akibatnya,  produk  hanya  berhasil  terjual sedikit.  Banyak  pengguna  membahas  tren marketplace di media sosial, satu diantaranya  yaitu  Twitter.  Twitter  saat  ini merupakan  media  sosial  yang  populer  dan banyak  digunakan  dikalangan  masyarakat. Hal  ini  berdasarkan  laporan  keuangan Twitter yang mencatat peningkatan pengguna harian sebesar 17% pada kuartal ketiga tahun 2019 menjadi 145 juta [4].
Menganalisis tren di Twitter sangat penting bagi  para  pebisnis  agar  dapat  memahami pola  kecenderungan  konsumen  pada  jasa
atau produknya. Analisis tren juga dibutuhkan untuk membantu dalam peningkatan  efisiensi  pemasaran  dan  juga forecasting [4].  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  analisis  sentimen pada  ulasan  pelanggan marketplace di media  sosial  Twitter.  Analisis  sentimen merupakan  bidang  ilmu  yang  dapat menemukan  tingkat  kepuasan  pelanggan mengenai  suatu  produk  atau  jasa.  Hal  ini dilakukan dengan mengklasifikasikan polaritas  ulasan  ke  dalam  bentuk  opini positif atau negatif [5]. Maka  berdasarkan  permasalahan  di  atas, diperlukan  suatu  model  yang  dapat menganalisis tren marketplace berdasarkan klasifikasi ulasan pelanggan pada platform Twitter.  Berbagai  penelitian  mengenai klasifikasi  ulasan  pelanggan  yang  telah dilakukan  oleh  [6]–[8],  algoritme Support Vector  Machine (SVM) digunakan  untuk pemodelannya.  Hal  tersebut  dikarenakan SVM  merupakan  algoritme  yang  akurat karena  mampu  membuat  model  dengan berbagai dimensi fitur ( linear dan nonlinear ).  SVM juga  jauh  lebih  tidak rentan terhadap over-fitting data dibandingkan algoritme lainnya [9]. Keakuratan  SVM dapat  dilihat  dari penelitian  Singla  et  al.  mengenai  ulasan produk  ponsel  web Amazon.com dengan jumlah  data  400.000  untuk  4500  jenis ponsel. Penelitian ini menghasilkan algoritme  SVM merupakan  algoritme terbaik dengan akurasi 81.75%, dibandingkan Decision Tree sebesar 74.76%  dan Naive  Bayes 66.95%  [10]. Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh Lutfi et al. yang membandingkan algoritme SVM dengan Naive Bayes untuk menganalisis  ulasan  pada marketplace BukaLapak.  Hasil  akurasi  tertinggi  yaitu algoritme  SVM dengan  nilai  93.65%, sedangkan  algoritme Naive  Bayes hanya 89.21% [6].
Meskipun SVM memiliki beberapa kelebihan,  kinerja  algoritme  ini  sangat
bergantung  pada  kernel  yang  dipilihnya. Sehingga,  pemilihan  kernel  pada  SVM sangat  penting  dilakukan  karena  dapat menentukan feature  space yaitu  tempat untuk  mencari  fungsi classifier .  Teknik yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan kernel  dalam  SVM  yaitu kernel  trick . Adapun  beberapa  jenis  kernel  yang terdapat  pada  SVM  diantaranya  yaitu kernel linear , Radial  Basis  Function (RBF), polynomial dan sigmoid [8].
Sehingga  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk  melakukan  perbandingan  kernel SVM  pada  model  klasifikasi  ulasan pelanggan marketplace di  media  sosial Twitter.  Manfaat  dari  hasil  penelitian  ini diharapkan mampu membantu para pebisnis  untuk  menentukan marketplace yang  sesuai  dan  menjadi  evaluasi  bagi pengelola marketplace agar dapat meningkatkan kepercayaan pelanggannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan  rancangan  penelitian  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Rancangan Penelitian

## 1. Data Selection
Tahap data  selection merupakan  tahap untuk pengambilan, pemilihan, dan pelabelan data. Pengambilan data dilakukan  dengan  proses crawling dari media  sosial  Twitter  menggunakan  API Twitter.
Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan tools Jupyter  Notebook  dan bahasa  pemrograman  Python.  Data  yang diambil  yaitu  ulasan  pelanggan  dalam Bahasa  Indonesia  mengenai marketplace Shopee,  Tokopedia,  dan  BukaLapak  dari media sosial  Twitter . Data diambil  dengan keyword
@ShopeeID, @ShopeeCare, @ShopeePay_ID, @Tokopedia, @TokopediaCare, @BukaLapak, dan @BukaBantuan. Data hasil crawling kemudian dicek dan dipilih untuk diproses ke  tahap  berikutnya.  Kemudian  data tersebut dikategorikan menjadi kelas sentimen  positif  atau  negatif,  selanjutnya data  akan  divalidasi  oleh  ahli  Bahasa Indonesia.
2. Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan  proses untuk menyesuaikan data dengan kebutuhan penelitian. Gambar 3 merupakan  alur  dari  tahap preprocessing yang dilakukan.
Gambar 3. Tahap Preprocessing
Penjelasan  dari  Gambar  3  yaitu  sebagai berikut:
a. Cleansing: membersihkan  atribut  dan karakter yang tidak berpengaruh terhadap penelitian..
b. Case Folding: perubahan huruf kapital menjadi  huruf  kecil  ( lower  case )  pada dokumen..
c. Convert  Negation: mengkonversi  kata- kata negasi dengan menggabungkannya ke dalam kata berikutnya.
d. Tokenizing: pemotongan kalimat menjadi  potongan  kata  tunggal  untuk keperluan pembobotan kata.
e. Normalization: memperbaiki  kata-kata yang tidak sesuai pada dokumen.
f. Stopword  Removal: menghilangkan kata  yang  tidak  berpengaruh  terhadap penelitian.
g. Stemming: mengubah  kata  berimbuhan pada dokumen menjadi kata dasar.
3. Transformation
Tahap  ini  akan  mengubah  data  yang berupa  nominal  menjadi  numerik  dengan menerapkan  teknik  seleksi  fitur  TF-IDF. TF-IDF bekerja dengan melakukan pembobotan  terhadap  kata  yang  muncul pada  dokumen.  Pemilihan  metode  TF-IDF dikarenakan hasil evaluasi yang yang lebih baik  dan  juga  waktu  eksekusi  yang  lebih cepat dibandingkan seleksi fitur lain [11].
4. Data mining
Tahap data  mining yaitu  pencarian  pola menggunakan teknik klasifikasi. Algoritme yang  digunakan  yaitu Support  Vector Machine dengan kernel linear, polynomial, RBF , dan sigmoid. Penelitian ini juga akan menerapkan Grid Search untuk
menemukan  nilai  parameter  yang  terbaik pada  masing-masing  kernel  dengan  rasio pembagian  data training dan  data testing yaitu  80:20  serta  menerapakan  10- fold cross  validation. Adapun parameter  yang akan digunakan yaitu ( cost ), ( gamma ), ( coefficient ),  dan ( degree ).  Penentuan parameter  optimasi  pada  masing-masing kernel ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Parameter Optimasi
No. Kernel Parameter Optimasi 1 Linear 2 RBF dan 3 Sigmoid , dan 4 Polynomial dan
Sedangkan  untuk  nilai  parameter  yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  akan disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter Optimasi
Parameter Nilai 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100 0, 1, 5, 8, 10 0, 1, 2, 3 Penentuan nilai parameter tersebut didasarkan pada beberapa penelitian sebelumnya  yaitu  penelitian  Tuttle  et  al.
[12]  menggunakan  parameter =  {0.001, 0.01,  0.1,  1,  10,  100}, =  {0.001,  0.01, 0.1, 1, 10, 100}, = {0, 1, 5, 8, 10},  dan = {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}. Kemudian penelitian Rudd  [13]  menggunakan  parameter =  { 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10}, = { 0.001, 0.01, 0.1,  1},  dan =  {2,  3}.  Sedangkan penelitian Nanda et al. [14] parameter yang digunakan adalah = {2 -15 , 2 -14 , ..., 2 2 },
= {2 -10 , 2 -9 , ..., 2 2 }, =  {2 -10 , 2 -9 , ..., 2 2 }, dan = {0, 1, 2, 3}. Maka untuk penelitian ini  telah  dilakukan  beberapa  penyesuaian dan  memilih  nilai  yang  memungkinkan untuk digunakan.
5. Interpretation/Evaluation
Tahap  ini  akan  menampilkan  hasil  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  berupa urutan  tingkat  kepopuleran marketplace berdasarkan  persentase  ulasan  pelanggan pada  media  sosial  Twitter . Selain  itu  akan dilakukan  juga  evaluasi  model  yang  telah dibuat  menggunakan confusion  matrix dengan perhitungan nilai accuracy, precision, recall, dan f1 score.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Selection
Data  yang  diambil  merupakan  ulasan pelanggan  terhadap marketplace Shopee,
Tokopedia,  dan  BukaLapak  pada  media sosial  Twitter  dalam  bahasa  Indonesia. Proses  pengambilan  data  dilakukan  mulai tanggal 10 Februari 2021 sampai dengan 8 April  2020.  Pengambilan  data  dilakukan setiap  tujuh  hari  sekali  sebanyak  kurang
Vol. 6 No. 1 Agustus 2021
lebih  3000 tweet / marketplace .  Data  yang berhasil  diperoleh  dari  hasil crawling berjumlah 91.033 tweet .
Data  tersebut  kemudian  diseleksi  dengan menghapus  data  duplikat  dan  mengambil tweet berupa  ulasan  pelanggan.  Dari  total 91.033  data  hasil crawling, diperoleh  data mengenai  ulasan  pelanggan  sebanyak 4.699 tweet. Selanjutnya tweet tersebut diberikan  label  berupa  ulasan  positif  atau negatif.  Proses  pelabelan  dilakukan  secara manual  kemudian  divalidasi  oleh  Ahli Bahasa  Indonesia  dengan  rincian  data disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Rincian Data Hasil Validasi
Objek Jumlah Positif Negatif Shopee 1.543 590 953 Tokopedia 1.609 464 1.145 BukaLapak 1.547 769 778 TOTAL 4.699 1.823 2.876
Adapun  contoh  data  yang  telah  diseleksi dan  divalidasi  oleh  Ahli  Bahasa  Indonesia dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Contoh Data Hasil Validasi
Tweet Object Sentiment b'@jntexpressid  gw  kan salah  kasih  alamat  waktu beli  di  @bukalapak  terus udah  telpon  ke  jnt  bisa diganti kealamat yg sesuai malah  ga  nyampe  paket gw cek dm min' Bukalapak Negatif b'@ShopeeCare  halo  min mau  tanya  ini  tuh  kenapa ya?  Padahal  limit  masih banyak  dan  tagihan  bulan ini  juga  sudah  payment. Terimakasih https://t.co/mrpqVaF86p' Shopee Negatif b'@tokopedia Makasih min,  udh  ngundang  5 bujang  tiang  listrik  moa
\xf0\x9f\x98\x87'
Tokopedia Positif

## 2. Preprocessing
Data  yang  telah  diseleksi  kemudian  akan melalui tahap preprocessing untuk membersihkan data dan mengurangi atribut yang  kurang  berpengaruh  terhadap  proses klasifikasi. Tabel 5 adalah contoh dari text preprocessing yang telah dilakukan.
Tabel 5. Contoh Text Preprocessing Tahap Preprocessing Hasil Dataset Awal b'@bukalapak Betul, pihak bikalapak  meminta  link  produk  yg di  blokir.  Sedangkan  produk  yg  di blokir  tdk  bisa  di  klik,  lalu  ambil link produknya bagaimana ?' Cleansing Betul pihak bikalapak meminta link produk  yg  di  blokir  Sedangkan produk yg di blokir tdk bisa di klik lalu ambil link produknya bagaimana Case Folding betul pihak bikalapak  meminta link produk  yg  di  blokir  sedangkan produk yg di blokir tdk bisa di klik lalu ambil link produknya bagaimana Convert Negation betul pihak bikalapak  meminta link produk  yg  di  blokir  sedangkan produk  yg  di  blokir  tdkbisa  di  klik lalu ambil link produknya bagaimana Tokenizing ['betul', 'pihak', 'bikalapak', 'meminta',  'link',  'produk',  'yg',  'di', 'blokir',  'sedangkan',  'produk',  'yg', 'di',  'blokir',  'tdkbisa',  'di',  'klik', 'lalu',  'ambil',  'link',  'produknya', 'bagaimana'] Normalization ['betul', 'pihak', 'bukalapak', 'meminta',  'tautan',  'produk',  'yang', 'di',  'blokir',  'sedangkan',  'produk', 'yang',  'di',  'blokir',  'tidakbisa',  'di', 'klik', 'lalu', 'ambil', 'tautan', 'produknya', 'bagaimana'] Stopword Removal ['bukalapak', 'tautan', 'produk', 'blokir', 'produk', 'blokir', 'tidakbisa', 'klik', 'ambil', 'tautan', 'produknya'] Stemming ['bukalapak', 'taut', 'produk', 'blokir', 'produk',  'blokir',  'tidakbisa',  'klik', 'ambil', 'taut', 'produk']

## 3. Transformation
Tahap transformation dilakukan  dengan pencarian nilai TF-IDF. Gambar 4 menunjukkan hasil dari TF-IDF.
4. Data mining
Tahap data  mining merupakan  tahap pemodelan  menggunakan  algoritme  SVM. Pembagian data  training dan testing dilakukan dengan skala 80:20 dan menerapkan 10- fold cross validation untuk pembagiannya.  Tabel  6  menunjukkan jumlah dataset penelitian.
Tabel 6. Pembagian Dataset Penelitian
Data Training (80%) Data Testing (20%) 3759 940 5. Interpretation/Evaluation Gambar  5  menunjukkan  hasil  evaluasi masing-masing kernel pada model klasifikasi  ulasan  pelanggan marketplace yang telah dibuat.

## Gambar 5. Akumulasi Hasil Evaluasi
Berdasarkan  Gambar  5  diperoleh  bahwa model  terbaik  yaitu  menggunakan  kernel sigmoid dengan parameter =100, =0.01, dan =1. Hasil evaluasi dari model tersebut memiliki  nilai accuracy 92% ,  precision 92% , recall 92% , dan F1 score 92% .
Selanjutnya  pada  Gambar  6  disajikan grafik  mengenai  data  ulasan  pelanggan pada masing-masing marketplace.
Gambar 6. Perbandingan Data Masing- Masing Marketplace
Berdasarkan  Gambar 6,  dapat  disimpulkan bahwa  ulasan  pelanggan  positif  terbanyak diraih oleh marketplace BukaLapak dengan total sebanyak 769 tweet . Sedangkan untuk jumlah ulasan pelanggan negatif  tertinggi  dimiliki  oleh marketplace Tokopedia  dengan  jumlah  1.145 tweet . Persentase  ulasan  pelanggan  masing- masing marketplace dapat  dilihat  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Persentase Ulasan Pelanggan
Marketplace Objek Positif Negatif Shopee 38,24% 61,76% Tokopedia 28,84% 71,16% BukaLapak 49,71% 50,29%
Tabel 8 menunjukkan bahwa tren marketplace berdasarkan persentase ulasan positif  tertinggi  yaitu  BukaLapak  dengan nilai  49,71%,  pada  urutan  kedua  yaitu marketplace Shopee  dengan  nilai  38,24%, sedangkan  Tokopedia  berada  pada  urutan ketiga dengan persentase sebanyak 28,84%.
Ulasan  pelanggan  pada  masing-masing marketplace dapat  divisualisasikan  dalam bentuk wordcloud. Visualisasi  ini  dapat digunakan  untuk  mengetahui  gambaran atau informasi umum mengenai data ulasan pelanggan marketplace pada  media  sosial Twitter. Ukuran suatu kata pada visualisasi wordcloud menunjukkan  besar  frekuensi kemunculan kata pada suatu dokumen.
Kata  yang  sering  muncul  pada  ulasan Shopee akan disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi Wordcloud

## Ulasan Pelanggan Shopee
Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa ulasan positif Shopee didominasi
pelanggan  yang  mengucapkan  terimakasih kepada  admin  karena  sering  memberikan informasi  yang  bermanfaat.  Selain  itu terdapat juga beberapa kata yang menunjukkan  berbagai  strategi  pemasaran Shopee yang mendapat respons positif dari para  pelanggannya  seperti giveaway dan gratis  ongkos  kirim.  Sedangkan  ulasan negatif  didominasi  oleh  pelanggan  yang menyampaikan  kendala  dalam  pengiriman suatu  produk  atau top  up ShopeePay  yang tidak bisa masuk.
Sedangkan  ulasan  positif  dan  negatif  pada Tokopedia dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Visualisasi Wordcloud Ulasan Pelanggan Tokopedia
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat bahwa ulasan  positif  didominasi  dengan  respons positif pelanggan terhadap program Waktu Indonesia  Belanja  (WIB)  yang  diadakan oleh Tokopedia. Program  WIB pada bulan Maret  banyak  dinantikan  oleh  para pelanggannya karena dihadiri oleh
boygroup Korea  Selatan  yaitu  TXT. Sedangkan  ulasan  negatif  menujukkan bahwa pelanggan Tokopedia banyak mengalami kendala dalam hal pembayaran, penjualan, dan barang yang dibeli/dijual.
Wordcloud ulasan  positif  dan  negatif  pada Bukalapak akan disajikan pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi Wordcloud Ulasan Pelanggan Bukalapak
Berdasarkan Gambar 9 dapat dilihat ulasan positif marketplace Bukalapak  berkaitan dengan  respons  positif pelanggan terhadap program  Rabu  Lokal  yang  diadakan  oleh Bukalapak.  Hal  ini  dikarenakan  program Rabu  Lokal  merupakan  upaya  Bukalapak untuk  mendukung  produk  lokal  dan UMKM  Indonesia.  Sedangkan  untuk ulasan negatif menunjukkan bahwa pelanggan bukalapak banyak yang mengalami kendala dalam transaksi, pengiriman,  pembelian,  dan  barang  yang dijual/dibeli.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  model  dengan  hasil  evaluasi terendah yaitu menggunakan kernel
polynomial yang  memiliki accuracy 91% , precision 91% ,  recall 91% , dan f1  score 91%.  Urutan  selanjutnya  yaitu  kernel linear dan  RBF  dengan  nilai  yang  sama yaitu accuracy 92% , precision 92% , recall 92% , dan f1  score 91%.  Model  dengan hasil  terbaik  yaitu  kernel sigmoid dengan parameter =100, =0.01,  dan =1.  Hasil evaluasi  model sigmoid yaitu accuracy 92% ,  precision 92% ,  recall 92% , dan F1 score 92% . Sehingga dapat ditarik kesimpulan  bahwa  pemilihan  kernel  pada algoritme SVM dapat mempengaruhi hasil akhir klasifikasi.
Hasil analisis tren marketplace pada media sosial  Twitter  berdasarkan  persentase ulasan positif tertinggi diraih oleh BukaLapak  dengan  nilai  49,71%,  urutan kedua  yaitu  Shopee  dengan  nilai  38,24%, sedangkan  Tokopedia  berada  pada  urutan ketiga dengan persentase 28,84%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muljono,  D.  P.  Artanti,  A.  Syukur,
A.  Prihandono,  and  D.  R.  I.  M. Setiadi,  “Analisa  Sentimen  Untuk Penilaian  Pelayanan  Situs  Belanja Online Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” Konf.  Nas.  Sist.  Inf.
2018 , pp. 165–170, 2018.
[2] B.  Ramadhan,  “Data  Internet  di Indonesia  dan  Perilakunya  Tahun 2020,” teknoia.com , 2020. https://teknoia.com/data-internet-di- indonesia-dan-perilakunya- 880c7bc7cd19  (accessed  Nov.  24, 2020).
[3] D. H. Jayani, “Shopee, E-Commerce dengan  Pengunjung  Situs  Tertinggi Kuartal  III  2020,” databooks ,  2020. https://databoks.katadata.co.id/datap ublish/2020/11/20/shopee-e- commerce-dengan-pengunjung-situs- tertinggi-kuartal-iii-2020 (accessed
Nov. 24, 2020). [4] U.  A.  Nasron  and  M.  Habibi, “Analysis of Marketplace Conversation  Trends  on  Twitter Platform Using K-Means,” Compiler ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  51–61, 2020, doi: 10.28989/compiler.v9i1.579. [5] D.  Pajri,  Y.  Umaidah,  and  T.  N.
Padilah, “K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen  Terhadap  Tokopedia,” J.
Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no.
2, pp. 242–253, 2020, doi:
http://dx.doi.org/10.28932/jutisi.v6i2 .2658. [6] A.  A.  Lutfi,  A.  E.  Permanasari,  and S. Fauziati, “Corrigendum: Sentiment  Analysis  in  the  Sales Review  of  Indonesian  Marketplace by Utilizing Support Vector Machine,” J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus. Intell. , vol. 4, no. 1, pp. 57–64, 2018,
doi:
http://dx.doi.org/10.20473/jisebi.4.1. 57-64.
[7] J.  H.  Jaman  and  R.  Abdulrohman, “Sentiment  Analysis  of  Customers on Utilizing Online Motorcycle Taxi Service  at  Twitter  with  the  Support Vector  Machine,” Int.  Conf.  Electr. Eng.  Comput.  Sci.  2019 ,  pp.  231–
234, 2019.
[8] W.  D.  Wicaksono,  “Klasifikasi Analisis  Sentimen  Movie  Review dengan  Metode  Support  Vector Machine Menggunakan Kernel Radial Basis Function dan Information Gain,” Thesis. Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2020.
[9] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining:  Data  mining  concepts  and techniques ,  Third  Edit.  Waltham: Morgan Kaufmann, 2012.
[10]  Z. Singla, S. Randhawa, and S. Jain, “Sentiment  Analysis  on  Product Reviews  using  Machine  Learning Techniques,” 2017  Int.  Conf.  Intell. Comput. Control , pp. 1–5, 2017, doi:
10.1109/I2C2.2017.8321910.
[11]  M. N. Akbar, “Klasifikasi Bibliografi Otomatis  Menggunakan  C4.5  dan Information  Gain,” J.  Inform.  Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 46–55,
2021, doi:
https://doi.org/10.24252/instek.v6i1. 18636.
[12]  J. F. Tuttle, L. D. Blackburn, and K. M. Powell, “On-line Classification of
Coal  Combustion  Quality  using Nonlinear SVM for Improved Neural Network NOx Emission Rate Prediction,” Comput.  Chem.  Eng. , vol.  141,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.1016/j.compchemeng.2020.10699 0.
[13]  J. M. Rudd, “Application of Support
Vector Machine Modeling and Graph Theory Metrics for Disease
Classification,” Model  Assist.  Stat. Appl. ,  vol.  13,  pp.  341–349,  2018, doi: 10.3233/MAS-180444.
[14]  M.  A.  Nanda,  K.  B.  Seminar,  D. Nandika,  and  A.  Maddu,  “A comparison study of kernel functions in the support vector machine and its application  for  termite  detection,”
Information ,  vol.  9,  no.  5,  pp.  1–14, 2018, doi: 10.3390/info9010005.